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XSIS
一名工程师在控制室监控系统

云与基础设施

SRE、可观测性与云及 AI Token FinOps

可靠的系统,以及每个团队都能解释清楚的云与 AI 账单

无人能解释的故障与账单

系统出故障的方式,往往是仪表盘直到客户察觉才显示出来。告警铺天盖地而来,值班工程师疲于追查表象,同一故障会因为无人解决根因而反复出现。

成本也是如此偏移。云账单的增长快于用量,AI 让情况更糟:没有上限的多步骤智能体工作流常常远超预算,因为每一步无论是否需要都会调用大模型。

为您带来的变化

  1. 可度量的可靠性

    每项服务都有约定的可靠性目标,您随时可以看到它是否达标。

  2. 更少的重复故障

    故障被及早发现、全天候处理,并在关闭时修复其根因。

  3. 更低且说得清的支出

    每一项云与 AI 成本都有负责人,AI 推理支出通过缓存与模型路由下降。

我们交付什么

  • 可观测性

    通过 OpenTelemetry 采集日志、指标与追踪,配有能回答实际问题的仪表盘,以及与用户体验挂钩的告警。

  • 站点可靠性工程

    站点可靠性工程(SRE)将运维作为一门工程学科来运行:为每项服务设定可靠性目标,用错误预算提示团队何时放慢发布节奏,并以自动化取代重复的手工操作。

  • AIOps 监控与预测性告警

    在您的遥测数据上运用机器学习,在异常模式与容量趋势演变为故障之前发现它们,并将相关告警归并,使工程师看到一个问题而不是一片洪水。

  • 全天候 SRE 值班

    工程师按我们服务级别中的响应与解决时限全天候值班,并对每起重大故障出具书面复盘。

  • 云与 AI 支出遥测

    支出按团队、服务和 AI 功能打标签并报告,使每项成本都有负责人。FinOps 是以与其他工程工作相同的数据和纪律管理云支出的实践。

  • AI Token FinOps 网关

    语义缓存让已经回答过的问题无需再次调用模型即可作答。模型路由将分类、抽取等常规任务交给小语言模型,把前沿模型留给复杂推理。

  • GreenOps 与碳感知计算

    工作负载在确定规格和调度时兼顾能耗与碳排放强度,并提供您的 ESG 承诺所需的报告。

工作如何推进

  1. 度量基线

    我们收集您的系统与账单当前呈现的情况:故障、告警、可靠性、云支出以及按功能划分的 AI Token 用量。

  2. 约定目标

    我们与各项服务和成本的责任人共同约定每项服务的可靠性目标与每个团队的成本目标。

  3. 埋点与路由

    我们补充遥测、调整告警,并在您的 AI 工作负载前部署缓存与路由网关。

  4. 运营

    我们与您的团队共同值班或代其值班,每起重大故障都以复盘和根因修复收尾。

  5. 定期复盘

    我们对照目标报告可靠性与支出,并针对报告反映的情况采取行动。

生产环境实证

我们的 Token FinOps 网关以将所有提示词都发送至前沿模型的基线为对照进行衡量,并按来源分别报告各项节省。

工具与标准

AI 与机器学习
  • Mistral
  • Qwen
  • DeepSeek
数据库
  • Redis
DevOps 与可观测性
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • Kubernetes

如何开始

后续流程

  1. 咨询前会谈

    一次免费 30 分钟在线预咨询:我们梳理您的目标、系统与限制条件。

  2. 就绪评估

    在免费 48 小时就绪评估中,首席架构师对照 6 项就绪定义检查您的项目,并推荐合适的路线。

  3. 选择路线

    范围就绪的项目会收到一份有约束力的方案3–5 个工作日内。概念阶段的项目从 Blueprint Studio 开始。已上线系统若出现故障、缺乏文档或需要集成,则先进行1–2 周诊断。Blueprint Studio 与诊断服务各收取固定费用,费用在方案中列明。

  4. 五阶段交付

    动员启动、带现场演示的冲刺、集成与加固、验收与上线,然后是托管服务。上线之后是保修期,之后可选的支持与维护。

最快的切入点是 云可迁移性与 AI Token FinOps 审计 套餐,我们的快速合作套餐之一。

从何处开始

问题与解答

站点可靠性工程能为常规监控增加什么?

监控告诉您出了问题。SRE 决定每项服务必须达到多可靠,对照该目标进行度量,并把工程时间用于消除故障根因,而不是反复救火。结果是故障更少、持续时间更短,并且有明确的规则判断何时应优先处理可靠性工作而非新功能。

什么是 AI Token FinOps?

语言模型按 Token 计费,Token 是提示词或回答中的一小段文本。AI Token FinOps 按功能与团队计量这部分支出,然后将其降低:重复的问题由缓存回答,常规任务交给更便宜的小模型,前沿模型留给真正需要它的任务。

你们如何衡量节省?

对照我们在任何变更之前记录的基线:同一工作负载,所有提示词都发送至前沿模型。节省来自两个来源——重复提示词由语义缓存回答,常规任务路由至小语言模型——我们分别报告每一项。

缓存和路由会降低答案质量吗?

按用例分别设置就不会。只有当某项任务通过与前沿模型相同的评估后,才会迁移到更小的模型;缓存答案只用于存储的答案仍然正确的情形。任何不确定的情况仍交给更大的模型。

你们能接管我们的值班吗?

可以,全部接管或与您的团队协同。在托管服务协议下,我们全天候监控告警,并按各严重级别设定的时限响应,从重大中断到轻微请求皆然。每起重大故障都会得到书面复盘,说明其原因以及防止再次发生的变更。

什么是 GreenOps?

GreenOps 将 FinOps 方法应用于能源与碳排放。工作负载按实际用量确定规格,在可以等待的情况下选择电力更清洁的时间与地点运行,并按您的 ESG 报告所需的口径进行报告。

准备开始构建?索取方案。

发送您的需求或 RFP。我们的架构师会验证,并返回有约束力的固定范围方案。

后续流程

  1. 就绪评估

    在免费 48 小时就绪评估中,首席架构师对照 6 项就绪定义检查您的项目,并推荐合适的路线。

  2. 有约束力的方案

    在免费架构验证之后,您会收到有约束力的固定范围方案3–5 个工作日内:里程碑、架构、团队结构与 SLA。应您要求,我们会在您分享需求之前与您签署保密协议(NDA)。

  3. 动员启动

    签约后,我们的工程小组在合同签署后 5–10 个工作日内开始 Sprint 0。

  4. 五阶段交付

    动员启动、带现场演示的冲刺、集成与加固、验收与上线,然后是托管服务。上线之后是保修期,之后可选的支持与维护。